生物标记物(基因)联合诊断模型的stata实现ROC(AUC)
大家春节过得好不好？
这几天Google了所有的网页，竟不得《联合诊断模型的stata实现》，这年过的，但这难不倒猴哥。
**数据格式
status scn3b trim9 slc35f3 rundc3a
0 52.089 188.512 1.65362 69.452
1 69.6097 106.403 3.97769 33.8104
0 20.3639 8.72739 1.93942 54.3038
0 23.0293 21.59 .719667 19.431
0 30.1494 30.1494 3.54698 151.634
1 6.63477 3.98086 1.32695 5.30782
0 30.216 27.1944 0 3.0216
0 6.28672 51.5511 1.25734 11.3161
0 20.0969 16.3287 12.5605 46.474
0 19.7226 21.6009 0 35.6885
0 19.0801 68.0247 .82957 7.46613
0 6.13364 45.5642 0 1.75247
0 4.69095 3.51821 2.34547 8.20916
0 7.89471 15.7894 .7177 15.0717
0 10.1261 11.1387 0 5.06303
*************截图如下
**数据说明：status 是分类信息，scn3b trim9 slc35f3 rundc3a分别代表4个gene
*************说明 .XXXX为stata命令项,在stata中输入XXX
sum
****在stata中输入sum，看一下数据情况
//以status为分类变量，分别画ROC曲线
roctab status scn3b ,graph
roctab status trim9 ,graph
roctab status slc35f3 ,graph
roctab status rundc3a ,graph
//对比多条ROC曲线曲线下面积
roccomp status scn3b trim9 slc35f3 rundc3a
//和标准ROC曲线做对比检验,默认scn3b
rocgold status scn3b trim9 slc35f3 rundc3a
//单个gene诊断模型roc曲线，联合诊断模型roc曲线分别绘制单个gene诊断roc曲线
roccomp status scn3b trim9 slc35f3 rundc3a ,g
//经过线性模型拟合，我们绘制出线性模型联合诊断模型roc 0.625
//经过适当代码整理，我们绘制出联合诊断roc曲线，您可以随意调整颜色哦！
//调整为红色
那么问题来了，学习jimmy老师，布置作业，本处不公布全部代码，简短回答下列问题后，在FreescienceMeta群（如下二维码）中公布数据和代码。
1 联合诊断roc曲线到底是如何实现的？（全程数据、代码讲解）
2 为什么线性拟合 ROC 只有0.6254,好像最少？
3 线性模型拟合为何不满意，还可以做哪些模型？
4单个基因诊断效能到底如何，60%？70%？
5 如何达到最好的诊断效能，建立最好的模型？
猴哥静静地在那里录制着视频，数据代码先给你！！！
猴哥：Freescience公众号meta分析栏目现任主编。副主任医师，武汉大学肿瘤学博士，专注于胃肠道肿瘤分子生物学机制、系统评价/Meta分析、数据挖掘、临床统计研究。
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